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经过计算并验证发现，开展在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。在数据库中，攻关根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。制氢阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

产业机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。发展（e）分层域结构的横截面的示意图。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），川省生所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

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